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面向隐私保护基于联邦强化学习的分布式电源协同优化策略

蒲天骄 杜帅 李烨 王新迎

电力系统自动化2023,Vol.47Issue(8):62-70,9.
电力系统自动化2023,Vol.47Issue(8):62-70,9.DOI:10.7500/AEPS20220330008

面向隐私保护基于联邦强化学习的分布式电源协同优化策略

Collaborative Optimization Strategy of Distributed Generators Based on Federated Reinforcement Learning for Privacy Preservation

蒲天骄 1杜帅 1李烨 1王新迎1

作者信息

  • 1. 中国电力科学研究院有限公司,北京市 100192
  • 折叠

摘要

关键词

分布式电源/分布式协同优化/深度强化学习/联邦强化学习/隐私保护

引用本文复制引用

蒲天骄,杜帅,李烨,王新迎..面向隐私保护基于联邦强化学习的分布式电源协同优化策略[J].电力系统自动化,2023,47(8):62-70,9.

基金项目

国家重点研发计划资助项目(2020YFB0905900) (2020YFB0905900)

国家自然科学基金资助项目(U2066213). (U2066213)

电力系统自动化

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1026

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